Page 147 - 测绘新技术的理论与实践研究
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第四章 矿山环境遥感动态监测处理研究
定每个范围的大小且每个子区间范围相同，随着子区间数量的不同可以突出整个
阈值分布范围的任何一段区间（包括端点值和中间类值），对于矿山遥感变化检
测结果来说，能否准确提取变化目标信息，子区间数的确定是关键问题。因此，
相等间隔最适用于常见的数据范围，如百分比和温度。这种方法强调的是某个属
性值相对于其他值的量。例如，它可以显示某个商店为一组商店的一部分，而该
组商店的销售额占总销售额的 1/3。
（二）分位数
分位数划分的原理是根据划分区间的数量，将可能值的范围被划分为大小不
等的若干间隔，每个子区间分配相等数量的要素，包含极值的类和包含中间值的
类具有相同数目的值，因为极值部分的间隔通常较大，所以此选项在突出显示中
间值分布中的变化时十分有用。分位数法非常适用于呈线性分布的数据。分位数
为每个类分配数量相等的数据值，不存在空集，也不存在值过多或过少的子区间。
图 4-2 欧氏距离运算结果以分位数法划分为七类阈值分布
由于使用分位数分类将要素以同等数量分组到每个类中，因此得到的地图往
往具有误导性。可能会将相似的要素置于相邻的类中，或将值差异较大的要素置
于相同类中，可通过增加类的数量将这种失真降至最低。
（三）自然间断点
“自然间断点”阈值划分基于数据中固有的自然分组，本算法对分类间隔加
以识别，可对相似值进行最恰当地分组，把具有相似特征的像元归为一类，同时
保持各个“类”之间的差异最大化。利用自然间断点法进行阈值划分，待处理要
素将被划分为多个类，对于这些类，会在数据值的差异相对较大的位置处设置其
边界。
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